ACL收录京东智能广告实验室论文
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acl获奖文字-回复ACL获奖文字是指在国际计算语言学领域（Association for Computational Linguistics，简称ACL）所颁发的奖项。
这些奖项旨在表彰在计算语言学研究和应用中取得杰出成就的个人、团队或组织。
本篇文章将围绕ACL获奖进行一步一步回答。
第一步：了解ACL获奖的背景和意义ACL是计算语言学领域最重要的国际学术组织之一，致力于促进计算语言学的研究和发展。
ACL获奖以其高度的权威性和社会影响力而闻名，被认为是计算语言学界最高荣誉之一。
获得ACL奖项通常代表着在学术研究和实际应用中取得了卓越的成果，对学术界和行业都具有重要意义。
第二步：介绍ACL获奖的种类和评选标准ACL获奖设有多个类别，包括最佳论文奖、最佳学生论文奖、最佳系统演示奖、最佳论文提名奖等。
每个奖项都有明确的评选标准，例如论文奖项会考虑创新性、技术质量、实验方法、结果分析等方面。
评选过程会经过专家评审和学术界投票等环节，以确保公正和科学性。
第三步：探讨具体的ACL获奖案例为了更好地理解ACL获奖的意义和影响，可以介绍一些具体的获奖案例。
以近年来的最佳论文奖为例，可以讲述获奖论文的研究背景、创新思路、实验设计和结果等方面。
例如，可以选取一篇关于机器翻译领域的获奖论文，介绍其在神经网络模型、特征学习或机器学习算法等方面的创新工作，并分析其对于机器翻译技术的推动作用。
第四步：探讨ACL获奖对学术界和行业的影响ACL获奖作为计算语言学领域的重要奖项，对学术界和行业都有着深远的影响。
可以分析获奖成果对相关领域的研究和应用产生的启示和影响。
例如，在机器翻译领域，获得ACL奖项的研究成果可能为实现更准确、更流畅的机器翻译系统提供新的理论和方法，进一步推动相关技术在翻译行业的应用。
第五步：展望ACL获奖的未来发展趋势最后，可以展望ACL获奖的未来发展趋势。
随着计算语言学领域的不断发展和创新，ACL获奖的标准和评选方式可能会进行相应的调整和完善。
京东商城网络广告策略分析
京东商城网络广告策略分析1. 引言1.1 研究背景随着互联网的普及和电子商务的迅速发展，网络广告已经成为各大电商平台的主要推广方式之一。
在这个竞争激烈的市场环境下，各家电商平台纷纷加大对网络广告的投放力度，以提升品牌知名度、吸引用户流量和推动销售增长。
京东商城作为中国领先的综合性在线购物平台，其网络广告策略备受关注。
京东商城拥有庞大的用户群体和完善的供应链体系，具有较强的市场竞争力。
其网络广告策略的成功与否，不仅关系到公司自身的发展前景，也影响整个电商行业的发展方向。
对京东商城网络广告策略进行深入分析，可以帮助了解其在市场竞争中的地位和优劣势，为进一步提升公司的市场竞争力提供重要参考。
本研究旨在对京东商城的网络广告策略进行全面剖析，探讨其投放渠道、内容策略、效果评估等方面的特点，为公司优化广告策略、提升市场表现提供有力支持。
通过对京东商城网络广告竞争对手的分析，可以了解行业内其他电商平台的广告策略特点，为京东商城未来的广告策略调整和市场定位提供参考。
1.2 研究目的：本文旨在深入分析京东商城的网络广告策略，探讨其广告投放渠道、内容策略、效果评估以及竞争对手优劣势，从而全面了解京东商城在网络广告领域的发展情况。
通过对京东商城网络广告策略的概述和分析，揭示其在市场竞争中的表现和优势，为其他电商平台提供借鉴和参考。
本研究也旨在发现京东商城网络广告存在的不足之处，为其未来发展提供有益建议。
通过对京东商城网络广告策略的深入研究，希望能为电商行业的广告推广提供一定的理论指导和实践参考，促进电商平台的网络广告效果提升和竞争优势的巩固，推动整个电商行业的健康发展。
1.3 研究意义研究意义指出了对于京东商城网络广告策略的深入分析对于现代电子商务行业的发展具有重要的借鉴意义。
通过对京东商城网络广告策略进行研究，可以为其他电商平台提供有效的参考，帮助它们改进自身的网络广告策略，提升市场竞争力。
同时，对于从事数字营销和广告行业的从业者而言，了解和分析京东商城网络广告策略可以帮助他们更好地把握行业动向，优化自身的广告策略，提高广告投放效果和ROI。
京东热销手机评论中的 数据分析及简单挖掘
毕业设计（论文）题目京东热销手机评论中的数据分析及简单挖掘学生姓名：指导教师：理学院数学与应用数学专业101 班京东热销手机评论中的数据分析及简单挖掘Analysis of data and simple mining Jingdong selling mobile phone in comments学生姓名：所在专业：数学与应用数学班级：101指导教师：申请学位：理学学士论文提交日期：2013 -05-20论文答辩日期：2013 -06-16学位授予单位：摘要手机已然成为人们生活中的必需品，正因为存在着广阔的市场需求，手机的种类也越来越多。
如何在这繁多的手机中选择出一部适合于自己的，自然成为即将购买手机用户的一个绕不过去的话题。
由此，本文将对所采集的京东的14部热销手机的评论进行数据分析和数据的简单挖掘。
考虑到对手机评价的直观印象是依赖于star字段，所以本文先取出每部手机所有的star字段。
由于事先并不知道star的分布情况，先求出基本统计量，如均值、峰度、偏度等，接下来对其进行探索性分析，通过Kolmogorov-Smirnov检验计算出数据不呈正态分布，然后通过Kruskal-Wallis检验得出手机间存在显著性差异，可是这并不知道每两部手机间的具体情况，所以又对数据进行Nemenyi 检验，即多独立样本间均值的两两比较检验，从而得出每两部手机间的具体差异情况。
最后，通过计算每个分值在所有得分中的占比来衡量手机间的得分情况，得出id编号为982040的手机得分情况最好，858025和1005766两部手机得分情况最差。
并且，所得结果与前文所作检验得到的结果也相一致。
接下来我们考察每部手机从开始到2014年4月24日为止的每天的销售情况。
我们发现，在2013年6月18日之前就开始销售的五部手机，在6月18日这一天销售量都有所增长，经查阅新闻可知，这是三星和华为那几日的相关活动或新闻所导致。
AI技术在电商平台产品搜索中的应用案例分析
AI技术在电商平台产品搜索中的应用案例分析引言随着互联网技术的飞速发展，以及智能手机的普及，电商平台已成为人们购物的主要途径之一。
然而，在庞大的海量商品中寻找到理想的产品并不是一件容易的事情。
传统的关键词搜索往往存在信息匹配不精准、满足个性化需求困难等问题。
为了提高用户体验和销售效果，越来越多的电商平台开始采用人工智能（AI）技术来优化产品搜索。
本文将分析几个在电商平台中成功应用AI技术进行产品搜索的案例，并探讨其应用方法和取得的成效。
一、自然语言处理(NLP)在商品搜索中的应用自然语言处理（NLP）是指计算机与人类自然语言交互和处理的领域。
在商品搜索中，通过使用NLP技术可以实现更精确、快速地匹配用户输入与商品信息之间的关系。
1.1 京东“你想要”的搜索京东是中国最大的综合性在线购物平台之一。
他们使用NLP技术开发了名为“你想要”的智能搜索引擎。
用户可以直接告诉搜索引擎需要的商品，而无需输入相关关键词。
通过NLP技术，搜索引擎能够理解用户的意图并准确匹配到相应的商品。
1.2 亚马逊的Alexa亚马逊是全球最大的在线零售商之一，他们成功地将AI技术应用于产品搜索中。
通过使用Alexa语音助手，用户可以直接对其智能设备提出购买需求。
Alexa 会利用NLP技术理解用户的指令，并从数百万个商品中为用户推荐最佳选项。
二、推荐系统在电商平台中的应用推荐系统是基于用户行为数据、兴趣和个人特征来进行个性化推荐的算法。
电商平台可以根据用户过去的购物记录和行为来预测他们可能感兴趣的商品，并将这些商品展示给用户。
2.1 淘宝以及天猫根据用户画像进行推荐淘宝和天猫是中国最大的C2C（消费者对消费者）和B2C（企业对消费者）电子商务平台。
他们利用收集到的大量用户数据和机器学习算法开发了个性化推荐系统。
该系统不仅分析购物历史、浏览历史和搜索历史，还通过用户画像来推荐适合他们的商品。
2.2 苏宁易购的“为你推荐”苏宁易购作为中国最大的家电零售商，在其电商平台上应用了AI技术来优化产品搜索。
京东商城论文-
电子商务概论课程论文京东商务模式及发展系别:经济管理系班级:12物流管理姓名:学号:完成日期:2013年1月1日京东商务模式及发展摘要:京东商城是中国B2C市场最大的3C网购专业平台也是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具影响力的电子商务网站之一。
它以“产品、价格、服务”为核心，致力于为消费者提供质优的商品、优惠的价格，同时领先行业推出“211限时达”、“售后100分”、“全国上门取件”、“先行赔付”等多项专业服务;以不断优化的服务引领网络零售市场，率先为中国电子商务行业树立了诚信经营的标杆。
关键字:电子商务;京东商城;商业模式;营销方式一、电子商务(一)电子商务简介电子商务通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
(二)电子商务的功能1.广告宣传电子商务可凭借企业的Web服务器和客户的浏览，在Internet上发播各类商业信息。
客户可借助网上的检索工具（Search）迅速地找到所需商品信息M18而商家可利用网上主页(Home Page)和电子邮件 (E-mail)在全球范围内作广宣传。
与以往的各类广告相比，网上的广告成本最为低廉，而给顾客的信息量却最为丰富。
2.咨询洽谈电子商务可借助非实时的电子邮件(E-mail) ，新闻组（News Group）和实时的讨论组 (Chat)来了解市场和商品信息、洽谈交易事务，如有进一步的需求，还可用网上的白板会议 (Whiteboard Conference) 来交流即时的图形信息。
网上的咨询和洽谈能超越人们面对面洽谈的限制、提供多种方便的异地交谈形式。
3.网上订购电子商务可借助Web中的邮件交互传送实现网上的订购。
网上的订购通常都是在产品介绍的页面上提供十分友好的订购提示信息和订购交互格式框。
acl获奖文字 -回复
acl获奖文字-回复ACL获奖文字是指对某个研究领域做出重要贡献的学术论文所获得的奖项。
ACL（Association for Computational Linguistics）是自然语言处理和计算语言学领域最具影响力的国际学术组织之一，每年都会评选出一系列优秀论文并授予相应奖项。
在这篇文章中，我们将一步一步回答关于ACL获奖文字的各个方面，包括获奖条件、评选过程、奖项类型以及对领域发展的影响。
通过深入了解ACL获奖文字，我们可以更好地理解这些奖项的重要性和在学术界的影响力。
现在让我们开始详细介绍。
首先，我们需要了解获奖条件。
ACL获奖文字的最基本条件之一是对自然语言处理和计算语言学领域做出的重要贡献。
这些贡献可以体现在理论研究、方法创新、系统设计等各个方面。
同时，论文的创新性、科学性和实用性也是评判的关键指标。
只有符合这些条件的论文才有机会获得ACL获奖文字。
接下来，我们需要了解评选过程。
ACL获奖文字的评选过程通常包括两个阶段：初步评审和终审评审。
初步评审由专家委员会进行，他们会根据论文的质量、创新性和对领域的重要性进行评估。
初步评审通常只选出部分优秀论文。
终审评审则由国际专家组成的委员会进行，他们会对初选论文进行深入研究和讨论，并最终决定获奖论文。
ACL获奖文字还有多个奖项类型，包括最佳论文奖、最佳长论文奖、最佳短论文奖等。
最佳论文奖通常授予在全球范围内最具影响力和创新性的论文。
最佳长论文奖和最佳短论文奖分别授予在内容丰富和创新突出的长论文和短论文。
此外，ACL还设有其他一些专门领域的奖项，如最佳学生论文奖、最佳人机对话论文奖等，以鼓励学术界的新秀和特定领域的研究。
最后，我们需要了解ACL获奖文字对领域发展的影响。
ACL获奖文字代表了自然语言处理和计算语言学领域的最高学术荣誉。
获得奖项的论文通常具有重要的理论和实用价值，能够推动领域的进步和发展。
同时，获奖论文也成为学术界的重要参考和指导，引领着相关领域的研究方向。
AI领域奥赛ACL2023放榜!腾讯连续入选27篇论文,技术实力亮眼
AI领域“奥赛”AC12023放榜！腾讯连续入选27篇论文，技术实力亮眼近日，国际计算语言学协会年会(AC1,TheAssociationforComputationa11ingUiStiCS)在官网公布了AC12023的论文收录名单，共计收录779篇论文。
据不完全统计，此次腾讯共有27篇论文入选,投中论文总数刷新国内记录，领跑国内业界AI研究第一梯队。
本年度腾讯AC1入选论文中，有20篇来自腾讯A11ab团队,7篇来自微信AI团队，研究方向涵盖对话及文本生成、机器翻译及文本理解、信息抽取、无监督文本等多个N1P重点领域。
在过去一年，通过开源协同，腾讯梳理拉通了各个事业群最底层和共性的技术能力，加强了基础研发投入，进一步提升了研发效能和技术资源的利用效率，为AI技术的研发创新提供了更有生命力的土壤。
AC1是自然语言处理领域的国际顶级学术会议，也是自然语言处理领域影响力最大、最具活力的国际学术组织之一，论文被录用代表着研究成果获得了国际学术界的认可。
此次AC12023的审稿周期相比以往几乎增加了一倍的时间，据最新公布数据显示，本届大会最终收到投稿论文3088篇，投稿数量创下新高。
技术实力强劲，A1基础研究优势突出近年来，腾讯在AI基础研究方面持续投入，致力于打造面向未来的技术引擎。
腾讯A1团队在AC12019入选国内首篇最佳长论文，在ICM1、CVPR›NeurIPS›AC1等多个顶级学术会议或期刊累计入选论文超过285篇，并在DSTC8等多项竞赛夺冠，展现了业界领先的研究能力与技术实力。
自然语言处理是腾讯AI1ab的重要研究方向之一，研究内容囊括了从自然语言理解到生成的整个链条。
2019年，腾讯A11ab在人机对话与文本生成方面，提出多种对话生成新框架，发布了多个对话数据集，同时还改进了开放域对话系统。
在机器翻译研究方面，腾讯A11ab探索了主流翻译模型中的自注意力模型改进和篇章翻译，并尝试打开神经网络翻译模型的黑盒子，解释其中核心问题的运行机制。
京东商城的营销渠道策略研究
京东商城的营销渠道策略研究本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！一、引言（一）研究背景及意义1．研究背景二十世纪九十年代以来，互联网的快速发展引发了全球范围内的电子商务浪潮。
像京东商城、亚马逊、当当网等一大批网络零售业涌现出来，电子商务发展到现在，使人们的生活方式发生了很大的变化。
由于网络的便捷，越来越多的人改变了购物方式，从以前的超市购物到现在的网上购物，即使是大件的电器上商品。
京东方面称，2013年双11当天家电销售额为去年同期的5倍，其中小家电突破130万台，电视达到万台，洗衣机超过10万台。
3C品类中，手机及配件销售量超40万件，平均每秒有超过4件手机类商品被下单，中兴努比亚小牛手机10分钟内售出5万台，iPhone手机当天销量超过3万部，iphone5C销量过万，合约机销售与去年同比增长500%。
电脑一天售出16万台，平均每秒卖出2台，全天售出60万台网络设备，20万台移动存储设备，8万台显示器和6万部相机。
今年“双11”，京东商城订单量达680万单，是2012年同期的3倍多。
11月11日当天，网站访问量超过亿次，为平时的倍，11月1日至12日，交易额预计达到100亿元。
这一串串数字不得不说让人感到震撼，这些数字的背后，说明了电子商务的发展速度。
尤其是B2C模式的发展，近些年来可以用爆发一词来形容。
在美国，电子商务的代表是eBay，在国内，京东商城就是B2C模式的代表，京东商城已经成为网络零售业当中的领跑者。
在京东商城如此诱人的销售额下，出现了很多领域的B2C网站，所以说京东商城代表着市场的发展趋势，他滋生了很多同行产业的诞生，也推进着电子商务的发展。
2010年6月3日，由上海市商务委员会主办的2010网络时代零售业格局转变与发展研讨会在上海召开，会议以“网络零售的挑战；实体零售商的面对”为主题，探讨了网络零售业面对的问题，以及应该如何积极应对等议题。
这5篇阿里数据人的论文凭什么征服KDD评委？...
这5篇阿里数据人的论文凭什么征服KDD评委？...在2017国际知识发现与数据挖掘大会（KDD）全球论文投稿中，阿里集团和蚂蚁金服共有5篇论文被大会收录，这是继年初阿里云获得KDD Cup 2017举办权之后，阿里巴巴在国际数据挖掘顶会KDD 学术成果上的又一次突破。
KDD的英文全称是Knowledge Discovery and Data Mining，即知识发现与数据挖掘，由美国计算机协会ACM下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议，每年有大量来自世界各地的学术界和工业界人士参与此盛会。
KDD 2017共吸引全世界1144篇论文投递，收录216篇，包括清华、中科院、阿里在内的中国大陆学术界和工业界共被收录25篇。
今年8月，KDD 2017大会将在加拿大港口城市哈利法克斯召开，被称为大数据领域奥运会的KDD Cup也会同期举办。
阿里巴巴本次被收录论文涵盖深度学习、大规模图计算、商品智能排序等多个研究领域，基于真实的业务场景或数据样本，文中部分方法结论已经在业务中运用，如：深度学习语义建模研究中提出了一种新的文本语义编码算法conv-RNN，该模型在参考了较为常用的文本语义编码模型循环神经网络与卷积神经网络的同时，进行了进一步的文本语义编码优化，实现更为精准的文本分类和问答匹配并已应用于阿里智能问答系统中。
下面就让我们一起来看看，入选的5篇论文概要吧！论文精彩概要•《淘宝展示广告中的OCPC智能调价算法》“针对传统广告系统中广告主对粗粒度流量进行固定价格竞价的模式，该论文创新性提出了一种新的OCPC(Optimized Cost per Click)智能调价算法。
该方法智能调整每个流量上的广告主出价，实现更优的流量价值匹配，明显提升了广告主收益和广告系统的分配效率。
同时立足于健康的经济生态和可持续的长远收益，该方法亮点在于不单优化了客户价值，还实现了用户体验、平台收益的整体优化和经济福利的权衡分配。
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acl获奖文字ACL 2023获奖论文出炉啦！今年共有3篇最佳论文，4篇特别奖论文 资源奖，社会影响奖，复制奖，主题论文奖）和39篇优秀论文！此外，还有区域主席奖：每个领域的高级区域主席都有机会提名他们的一篇论文获得单独的奖项。
1.Do Androids Laugh at Electric Sheep? Humor “Understanding” Benchmarks from The New Yorker Caption Contest标题：电子羊会让安卓笑吗?来自 纽约客》漫画标题大赛的幽默“理解”基准测试内容：现在的大型神经网络可以生成笑话，但它们是否真正“理解”幽默还存疑问。
作者通过三个源自New Yorker漫画标题竞赛的任务来测试AI模型：匹配图文、识别获胜标题、解释幽默标题的笑点。
这三个任务体现了渐进的“理解”漫画的复杂层次，关键在于图像和标题之间复杂、常令人惊讶的关系，以及对人类经验和文化的含蓄玩味的暗示。
研究采用了多模态和仅语言模型，前者直接处理漫画图像，后者给出场景的多方面描述来模拟人类视觉理解。
结果表明两类模型在三个任务上都存在困难。
例如，最好的多模态模型匹配任务上比人类低30个百分点。
即使给出真实的视觉场景描述，在三分之二的情况下，人类解释仍优于最好的机器生成解释(few-shot GPT-4)。
作者公开了模型、代码、排行榜和语料库，其中包括新收集的图像位置/实体、场景异常和笑点解释注释。
这有助于推动AI对幽默的理解。
2.What the DAAM: Interpreting Stable Diffusion Using Cross Attention标题：使用交叉注意力理解Stable Diffusion：介绍DAAM内容：大规模扩散神经网络在文本到图像生成方面实现了重大突破，但我们对它们的理解仍较少，缺乏解释性分析。
本文对Stable Diffusion等最近开源的模型进行了文本图像归因分析。
京东商城核心竞争力分析
郑州大学管理工程学院本科毕业论文题目：京东商城核心竞争力分析学生姓名及学号卫智成 20133660224 指导教师及职称 XXX XXX专业汉语国际教育班级二班2017 年 5 月16 日摘要 (1)Abstract (2)引言 (3)1 核心竞争力理论概述 (4)1.1 核心竞争力的基本定义 (4)1.2 核心竞争力的主要观点 (4)2 京东商城的基本情况 (5)2.1 基本情况 (5)2.2主要业务 (6)2.3主要竞争对手 (6)3 京东商城核心竞争力分析 (7)3.1 核心竞争力模型建立 (7)3.2 企业文化 (8)3.3 企业人才 (8)3.3.1 人才招聘 (8)3.3.2 人才培训 (9)3.3.3 人才晋升 (9)3.4 企业运营 (9)3.4.1 零售业务的扩大 (9)3.4.2 平台业务的增加 (10)3.4.3 其他业务的拓展 (10)3.5 企业战略 (10)3.5.1 用户体验战略 (10)3.5.2 品牌价值战略 (11)3.5.3 供应链优化战略 (11)3.6 京东商城核心竞争力 (12)结束语 (12)致谢 (14)参考文献 (15)随着互联网的高速发展，电子商务在市场经济的环境下孕育而生，正在深刻地改变和影响着我们的消费方式和消费行为。
1994年，网络零售行业开始在中国出现萌芽，21世纪初，移动互联网技术发展迅速，PC、手机等移动终端开始产生并迅速普及，电子商务进入高速发展时期。
在这样的时代背景下，京东商城孕育而生并迅速成为中国国内电子商务行业的巨头企业。
京东公司成立于1998年，原先主要从事光磁产品的零售；2004年创始人刘强东决定涉足电商行业，京东公司申请域名并开始网络零售；2014年5月22日，京东在纳斯达克敲钟上市，市值300多亿美元。
经过十多年的发展，京东取得了傲人的成绩，成为了继腾讯、阿里、百度之后的第四大互联网公司，稳居中国自营式B2C行业的第一，超越了其他同行业市场份额的总和。
包勇军 京东电商广告和 系统的机器学习系统实践
包勇军京东京东⼲⼴广告和推荐的机器学习系统实践⺫⽬目录Ò 背景介绍Ò 浅层模型时代Ò 深度学习时代背景介绍|我们的业务背景介绍|问题Ò 主要解决的问题É 机器学习在排序算法中的应用É 特点：Ð 实时，在线Ð ⼴广告，推荐的混合系统⺫⽬目录Ò 背景介绍Ò 浅层模型时代Ò 深度学习时代浅层模型时代|机器学习系统核⼼心问题Ò 模型算法Ò 日志流Ò 训练系统Ò 特征系统Ò 评估系统浅层模型时代|模型算法Ò 浅层模型算法：É ⼤大规模稀疏性特征建模，lr É 核⼼心优化⽅方向: 特征Ð 手工特征⼯工程Ð 特征组合算法：× Fm/ffm× gbdt+lr浅层模型时代|模型算法Ò Fm/ffmÉ 通过因式分解，减少数据稀疏性，有效学习特征组合É 参数规模：n^2降为k*n(k<<n, k为factor⼤大小，n特征数目)É 问题：全组合的话，模型size = n*k，收益和资源的取舍浅层模型时代|特征系统Ò 特征系统主要问题：É 线上线下特征⼀一致性É 根据经验，线上线下特征⼀一致性的架构，在业务指标上能带来数量级的提升浅层模型时代|特征系统架构演化Ò 第⼀一版，开始引⼊入机器学习模块，问题产⽣生PredictorinstanceModelApplication ServerPredictorRaw LogTraining SystemOffline Feature Extraction instance浅层模型时代|特征系统架构Ò 第⼆二版，解决代码不⼀一致，代码复用PredictorinstanceModelApplication ServerPredictorRaw Log?Training SystemOffline Feature Extraction instanceFeature Extraction Library浅层模型时代|特征系统架构Ò 第三版，解决数据不⼀一致，彻底保证正确性Predictor instanceModelApplication Server PredictorInstance Log TrainingSystem Raw Log浅层模型时代|特征系统É 特征系统架构演变小结Ð 特征=数据源+抽取算法Ð 第⼀一版是自然的选择× 机器学习系统是优化阶段的⼯工作，先有日志后有机器学习Ð 第⼆二版是策略效率为先的选择× 策略⼈人员驱动后续的技术升级，离线代码驱动，先有离线代码后有在线代码× 日志量Double引发的资源担忧× 特征优化可以回朔历史数据，周期短Ð 第三版是保证策略收益的选择× 在线系统驱动特征升级，牺牲开发效率，保证正确性浅层模型时代|模型效果评估Ò 评估指标É AUCÉ Inverse RatioÒ 评估系统的主要问题：É 各种乌龙，结论不可信É 旧⽅方案：离线⼯工具评估离线指标É 新⽅方案：在线系统评估离线指标浅层模型时代|模型效果评估Ò 在线旁路评估系统Ò 将在线predictor作为离线评估的inference⼯工具Ò 将在线日志流作为离线评估数据Ò 离线测试模型接⼊入在线predictor集群浅层模型时代|旁路评估架构图Ò 引⼊入在线旁路评估后系统图flumekafakastormpredictorpredictor…Predictor ProxyZooKeeperrequest routingTraning Data PipelinePredictor Cluster SystemMetrics computationMetrics StorageUIOnline Evaluation System浅层模型时代|在线旁路评估Ò 收益É 数据可比，可信Ð ⼯工具到服务平台的升级Ð 避免数据diff和⼯工具bug的⼲干扰Ð 彻底解决在线实时服务模型中的评估穿越问题浅层模型时代|模型效果评估Ò 在线实时服务模型中的评估穿越问题É Unseen data ，历史数据预估新数据 É 数据分布变化更快，泛化性要求更⾼高Ð 推荐中的新兴趣点 Ð ⼴广告中的新⼴广告TimeTime浅层模型时代|训练系统Ò 浅层模型训练系统的核⼼心问题：⼤大数据的效率问题 É SamplingÉ Distributed training， libfm on vowpal wabbitÉ IncrementalÉ Online learning:Ð Assumption: stationary -> concept driftÐ 好处：× state track，时效性Ð 问题：× 系统复杂，需要增加实时计算系统× 更新频繁，增加了系统耦合× 特征和算法升级麻烦浅层模型时代|多⺫⽬目标优化Ò 业务目标：⼴广告收⼊入（year 2014）É eCpm = pCtr * bidÉ pCtr：通过机器学习进⾏行点击率预估浅层模型时代|多⺫⽬目标优化Ò 多目标优化É ⼴广告收⼊入+GMV (year 2015)É RankingFunction=pCtr1*(a*pValue+b*pGmv) É 三个模型：pCtr, pGmv, pValueÒ 多模型⽅方案的问题É 分目标优化，策略升级不能同步É 点击后模型Gmv的训练数据稀疏浅层模型时代|多⺫⽬目标优化⽅方案Ò 多目标优化É One model⽅方案Ð 收⼊入 + Gmv⼀一起建模，策略同步，数据更丰富Ð Pairwise + Pointwise× Combine regression and rank× L(w, D) regression loss, L(w, P) pairwise rank loss× Rank loss保证不同label的序关系，在rare events场景，能提升regression的效果× Regression loss拟合绝对值，保持分布稳定，用于⼴广告的⼆二价计费⺫⽬目录Ò 背景介绍Ò 浅层模型时代Ò 深度学习时代深度学习时代Ò 为什么引⼊入深度学习？É 非线性模型Ð LR是通过各种特征组合来实现× ⼈人⼯工特征组合, ⾼高维线性模型建模非线性× Libfm, depth 2× GBDT+LR, depth 3× ⼤大数据背景下，DNN更通用É 优化⽅方式算法驱动Ð Manual feature engineering->Feature Learning × 浅层模型：Raw data->hand craft->feature;× 深度学习：Raw data->algorithm->feature;深度学习时代|⾯面临的问题Ò 引⼊入深度学习面临的问题É 现有算法系统以及效果如何平滑过渡 É 离散特征如何建模Ð billion级别，海量，稀疏深度学习时代|建模选型Ò 稀疏离散特征的DNN建模⽅方法：É 离散特征数值化：把特征离散值映射到连续型的数值空间Ð Embedding法× 每⼀一个样本都是⼏几亿维Ð 稀疏样本转稠密向量表示É CNN⽅方法：⽂文本转图像深度学习时代|建模选型Ò CNN法|样本⽂文本当成图像 Ð 1-of-n encodingÐ Input embedding深度学习时代|建模选型Ò CNN法É 效果：AUC 有明显提升É 问题：Ð 10倍的在线预估cost，在线架构的⼤大量优化⼯工作Ð 消耗资源⼤大，性价比低深度学习时代|样本表⽰示 Ò 稀疏样本转稠密表示 É 每⼀一个特征类是输⼊入的⼀一维 É 离散特征值映射到连续值 Ð 后验点击率Ð LR weight-10.10.02-0.310.29-1C1 V11C2 V12C3 V31C4 V4101100100……Ò LR model->DNN法, LR to Dnn 深度学习时代|系统⽅方案LRModel +=DNNModel+=LRModel trainingDNNModel training深度学习时代|⽅方案总结Ò LR to DNN⽅方法小结É 效果：对比libfm模型，AUC +2%É 问题：Ð LR权重不稳定，DNN层效果波动Ð 系统复杂，增加特征周期长，升级困难深度学习时代|⽅方案升级 Ò DenseDNN with LR embedding, 合并LR和DNN到⼀一个⽹网络 ……N *1 dims01100100……Full Connections Full ConnectionsFull ConnectionsembeddingmillionÒ SparseDNN with LR embedding, pooling思想降低参数规模深度学习时代|⽅方案升级……N * 1 dims01100100……Full ConnectionsFull ConnectionsFull Connectionsembeddingk dims, k<<Npoolingbillion深度学习时代|升级后效果Ò SparseDNN with LR embedding⽅方法，效果:É 对比Lr to Dnn，AUC累计提升2%-3%É ⽆无权重波动，系统稳定;É Training together，⽆无各种穿越问题；É One model统⼀一结构, 系统简单,更易继续优化扩展Ð 离散特征，LR embedding 接⼊入Ð 连续特征，图像CNN embedding，⾏行为RNN embedding接⼊入深度学习时代|DNN训练系统Ò 现有开源框架问题É 10亿特征，150亿的样本É 现有开源框架的问题Ð Theano, Caffe, mxnet, Petuum, DMTK, TensorflﾟowÐ 多机支持, GPU不能解决IO负载⼤大的问题Ð AllReduce⽅方案, 模型全量同步，通信开销⼤大Ð 稀疏性的支持，⼤大规模稀疏矩阵运算深度学习时代|DNN训练系统Ò 基于开源自研的分布式训练系统É Theano + ParameterServer架构Ð 尽量复用现有开源框架Ð 深度定制Theano，以支持⼤大规模稀疏矩阵运算Ð ParameterServer作为参数交换的机制Ð Downpour SGD实现Ò 系统性能É 10亿稀疏特征+5层神经⽹网络，150亿样本，4小时训练。
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专利名称：DOCUMENT COLLATION*PROOFREAD SY ST EM
发明人：KURAHASHI KEIZOU 申请号：J P 34 78579 申请日：19790323 公开号：JPS55127665A 公开日：19801002
摘要：PURPOSE:To perform the collation and proofreading of a document by a document and visual information by reading character data as a unit in sequence according to the constitution of the document from a data file stored with character data of the input document, and then by outputting signals assigning position of the document. CONSTITUTION:From data file 20 stored with character data of input original document 1, character data, units, are read out in sequence according to the constitution of document 1 and then supplied to data separator 30. One data separated by this separator 30 is applied to voice generating unit 40, where voice ROM41 stored previously with a group of unit characters in the form of time-series frequency components and voice-change signal converter 42 converting the output of ROM41 into an audio signal convert t and speaker 43 outputs the document by voice; and the other data from separator 30 is applied to display unit 50 and decoded by decoder 51 before being displayed by digital display unit 52, so that the collation and proofreading of the document will be attained by display and voice.
京东 搜索技术(京东搜索技术)
京东搜索技术(京东搜索技术)京东搜索技术是京东电商平台的核心技术之一，它是京东为满足用户需求，提高搜索效率，提升用户购物体验而研发的一项重要技术。
京东搜索技术的研发，不仅改变了用户购物方式，也深刻影响了整个电商行业。
京东搜索技术的发展历程京东搜索技术的发展历程可以追溯到京东成立之初。
当时，随着京东业务的逐渐扩大，用户搜索需求变得越来越复杂，传统的搜索方式已经不能满足用户需求。
为此，京东开始研发自己的搜索技术，并在不断的实践和摸索中逐渐完善和提升。
经过多年的技术积累和不断创新，京东搜索技术已经发展成为一个全面、高效、智能的搜索系统。
它可以快速准确地匹配用户的搜索需求，同时还能根据用户的历史搜索记录、浏览记录、购买记录等数据，推荐更加符合用户兴趣的商品。
京东搜索技术的优势京东搜索技术的优势主要体现在以下几个方面：1.快速准确匹配用户需求京东搜索技术通过对商品标题、描述、属性等信息的全面索引和分析，能够快速准确地匹配用户的搜索需求。
同时，它还能根据用户的搜索行为和历史数据，不断优化和调整搜索结果，提高搜索准确率。
2.深度挖掘用户需求京东搜索技术能够通过对用户搜索行为的分析，深度挖掘用户的潜在需求。
例如，当用户搜索“跑步鞋”时，京东搜索技术可以推荐与跑步相关的其他商品，如跑步服、跑步手表等，从而提高用户购物满意度。
3.智能推荐个性化商品京东搜索技术还能根据用户的历史搜索记录、浏览记录、购买记录等数据，智能推荐个性化的商品。
这种个性化推荐不仅能提高用户购物满意度，同时也能有效提升商家的销售效率。
4.支持多维度搜索京东搜索技术支持多维度搜索，用户可以通过价格、品牌、销量等多个维度进行筛选和排序，从而更加方便快捷地找到所需商品。
京东搜索技术的应用京东搜索技术已经广泛应用于京东电商平台的各个环节，包括商品搜索、商品推荐、广告投放等。
除了为用户提供更好的购物体验外，京东搜索技术还能帮助商家提高销售效率，提高转化率，提升品牌曝光度。
AB实验与广告投放优化方案- 技术团队
架构图
- Web层：提供平台UI - 服务层：提供权限控制、实验管理、拉取实验效果等功能 - 存储层：主要是数据存储功能 - 业务层：结合SDK完成获取实验参数和获取应用参数的功能
02 二、 模型设计
分流模型
本节将详细介绍分流模型的设计和实现。分流模型主要包括App、Scene、 Layer、条件Layer和Exp五个部分。实验模型主要包含App、Scene、Layer、条 件Layer和Exp五个部分，通过这些部分的组合实现了分流模型的功能。水平、 垂直分流模型是分流模型的一种实现方式，分为仅包含水平实验和同时包含水平 、垂直实验两种情况。
广告打点技术原理
1. 广告打点技术包括请求（PV）打点、SPV（Server PV）打点、CPV （Client PV）曝光打点和CPV点击打点。 2. 通过requestId和实验路径，可以将所有日志进行join，得到需要的 所有数据。 3. 数据储存在Durid中，作为分布式时序数据库，提供了丰富的
名词解释
Hash优先级、Hash因子、垂直流量Hash串、水平流量Hash串和取模数的定义 和作用
实例解析 通过实例演示实验命中的流程和效果
应用参数模型 介绍应用参数模型的结构和层级，以及不同参数的优先级
04
四、 AB实验实时效果
实时效果指标
1. 实时效果指标包括实际CTR、预估CTR、请求PV、广告密度、有效 曝光、RPS等。 2. 实时效果指标需要实时处理，因为数据分布在不同的日志中。 3. 广告的打点一般分为请求（PV）打点、SPV（Server PV）打点、 CPV（Client PV）曝光打点和CPV点击打点。 4. 通过requestId和实验路径，可以将所有日志进行join，得到需要的 所有数据，并储存在Durid中。
京东技术战略(京东技术战略分析报告)
京东技术战略(京东技术战略分析报告)京东技术战略分析报告随着互联网的不断发展和普及，电商行业也在不断地壮大。
作为中国电商行业的一员，京东一直在不断地完善自己的技术战略，以适应市场的需求和变化。
本文将对京东的技术战略进行分析。
一、京东的技术战略京东作为中国电商行业的领先者之一，不断地推进技术创新，以提高公司的竞争力。
京东的技术战略主要分为以下几个方面：1. 数据驱动京东将数据视为核心资源，利用大数据分析技术来挖掘用户需求和行为，以提供更好的商品和服务。
京东通过数据分析来了解用户的购买偏好、消费习惯等，以此为基础，提供个性化的商品推荐和服务。
2. 人工智能京东在人工智能上的投入非常大，包括自然语言处理、机器学习、图像识别等技术。
京东利用人工智能技术来提高客户服务质量和效率，例如京东客服机器人，京东智能投诉处理系统等。
此外，京东还开发了一系列的智能化设备，如智能音箱京鱼堂，智能摄像头京智眼等。
3. 供应链技术京东在供应链方面的技术投入也非常大。
京东在物流、仓储、配送等方面，通过技术手段来提高效率和降低成本。
京东还开发了自己的物流系统，包括京东物流、京东快递等，通过物流网络的优化，提高了商品的流通速度和配送效率。
4. 云计算京东在云计算领域也有所涉足，京东云是京东自营的云计算平台，提供了云计算、大数据、人工智能等一系列云服务。
京东云不仅服务于京东自身，也向其他企业提供云服务，这也是京东实现多元化发展的一种方式。
5. 跨境电商随着全球化的推进，跨境电商也成为了电商行业的一个热点。
京东在跨境电商方面也有所布局，利用技术手段来提高跨境电商的效率和质量。
京东通过自营海外仓、海外物流等方式，提高了跨境电商的货品流通速度和质量。
二、京东技术战略的优势和挑战1. 优势京东的技术战略主要体现在数据驱动、人工智能、供应链技术、云计算和跨境电商等方面。
这些技术手段为京东提供了很多优势，例如：（1）提高了客户服务质量和效率，提供了个性化的商品和服务。
2022京东供应链金融科技产品白皮书
N级供应商
核心企业
N级经销商
上游金融产品
信单流转 保理
票据融资
供应链金融平台 融资租赁
下游金融产品
采购融资 动产融资 信用融资
联合运营服务
支付服务
智能决策服务
云计算服务
银行
信托
金融服务 保理公司
企业内金融公司
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产品优势
科技创新 依托京东的综合科技能力，通过大数据、AI、云计算、区块链、智能风控等多项技 术，保障 供应链金融业务灵活与安全。支持本地化部署、SaaS服务等多种部署方 式，扩展性好。
07
2供应链金融科技平台
打造数字化供应链金融科技平台，为地方政府、企业产业链上下游企业提供完善的供应链金融科技服 务。 科技平台可覆盖核心企业及其供应链上下游企业，对接金融机构提供金融服务，帮助供应链上的 各类企业 解决资金端和资产端的需求匹配问题。通过增强产业链协同效应，推动产业链共同发展。
3业务运营&IT运维
京保贝-应收融资
—站式供应链金融服务，全线上便捷融资体验。期限长，利率低，超灵活。通过全方位梳理整 合 贸易流、资金流、信息流，标准化输出动态额度模型及精准策略引擎，便捷融资，加速供应 链高 效运转。
京保贝-采购融资
为优质企业客户提供信用赊购、账期管理等服务，评定信用额度后，企业可在京东使用“先采 购、 后付款”的信用支付服务。
智能风控 整合商流、信息流、物流、资金流等信息，构建供应链核心企业、上下游企业、金融 机构、 第三方机构一体化的金融供给和风险防控体系。
资产撮合
c5oEi
支持多家金融机构接入，平台通过智能风控及资产标准化处理，组织有效资产，高 效匹配资 金。提升产业链企业的信贷满足程度，实现数据资产增信，提升主营业务 发展。
京东齐河普洛斯优化论文
京东齐河普洛斯优化论文京东商城在全球开了将近700家专卖店，其中有200多家专卖店是我们旗下的品牌，这是一个非常大的市场。
目前，京东商城与许多大型的品牌达成了战略合作关系，与其合作是京东商城非常大的发展趋势之一。
但要想在未来达到一个很好的发展，就必须和众多的大型公司进行紧密合作。
如果企业只做自己已经经营了一段时间的品牌战略，而没有与它们进行深入合作，那么这种企业只能说是昙花一现了。
而在普洛斯行业领域中，我们知道京东商城是一家集零售和批发为一体的综合性电子商务企业，同时京东也是一家全球化业务公司。
如今普洛斯行业正处于快速发展期，我们可以很好地把握发展机遇。
不过在这个高速发展期中，也存在着一些问题值得我们去思考。
1.普洛斯行业存在产品质量不高，安全性能差的问题根据相关调查，普洛斯行业存在着许多不合理的现象，而这些不合理因素也会对普洛斯行业产生严重影响：首先是产品质量参差不齐。
有的产品是企业没有经过严格训练之后所生产出来的产品，所以其质量不能得到保证；有的产品属于廉价产品，有的产品属于次品或赝品。
其次是产品安全性能差。
普洛斯行业存在着许多安全隐患，比如安全性能差易造成产品使用事故、安全性能差容易引发火灾等危险；有的企业为了追求利润而选择劣质产品销售进行牟利；有的企业为了降低成本而降低产品质量等问题。
第三是产品售后服务问题不强。
在普洛斯行业中销售产品是要付出大量人力和财力去进行服务提供的，而且对服务质量要求非常高；但是部分企业在提供服务时只注重销售数量和价格而忽视质量和售后服务问题。
普洛斯行业存在着大量没有经过良好培训而直接销售产品是非常危险的行为。
而很多企业为了能获得更多利益，就去销售没有经过严格培训或者质量不高却向消费者出售产品。
这些因素都会对普洛斯行业产生严重影响，同时还可能因为产品质量问题导致其声誉受损。
2.京东商城普洛斯行业存在假货严重的问题由于京东商城是一家综合性电子商务企业，所以它具有较强的信息技术优势，这让它在假货竞争中优势更大。
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ACL 收录京东智能广告实验室论文
日前，国际自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议ACL （Annual Meeting of the Association for Computational linguistics）录取了京东智能广告实验室（JD Intelligent Advertising Lab 简称JD IAL）和Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）联合发表的题为“基于多语言多任务
的低资源序列标注架构”的学术论文。
论文首次提出了一种多语言多任务的监
督学习架构，该架构对中文自然语言处理以及低资源语言的学习效果提升具
有积极意义。
众所周知，由于语言的多样性和复杂性，自然语言处理（NLP）在学术和
工业应用上一直是非常具有挑战的领域。
同时由于中文语言的独特性和高灵
活特点，基于中文的自然语言处理任务会更加复杂。
京东在服务数以亿计的用户同时，积累了大量的文本信息，如商品的名
称，属性，用户评论和问答等。
有效利用好这些文本信息，就能大幅提升京
东的服务质量和用户满意度。
然而，由于文本形式口语化，文本内容丰富，
用以训练模型的标注数据少等问题，工程师在实际NLP 技术开发中遇到了很。